#!/bin/bash
# 安装依赖项
sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y python310-devel gcc libffi-devel
 
# 安装Python 3.10
curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz
tar xzf Python-3.10.0.tgz
cd Python-3.10.0
./configure --enable-optimizations
make altinstall
cd ..
 
# 安装PyTorch 2.3.0
pip3.10 install torch==2.3.0 torchvision==0.14.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
 
# 清理安装文件
rm Python-3.10.0.tgz
rm -rf Python-3.10.0

这段脚本首先安装了必要的编译工具和依赖项，然后下载并安装了Python 3.10。最后，它使用pip3.10从官方源以及提供的cu116额外索引安装了PyTorch 2.3.0和torchvision 0.14.0。这样，你就可以在CentOS 7上使用Python 3.10和PyTorch 2.3.0了。

import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用Pandas库创建一个简单的DataFrame，并将其导出为CSV文件，然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤，对于学习Pandas库的用户来说，这是一个很好的入门示例。

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton
 
# 创建一个应用程序实例
app = QApplication([])
 
# 创建一个窗口
window = QWidget()
 
# 创建一个垂直布局
layout = QVBoxLayout()
 
# 创建一个按钮
button = QPushButton("点击我")
 
# 设置按钮的宽度和高度
button.setFixedWidth(100)
button.setFixedHeight(50)
 
# 设置按钮的内容边距
button.setContentsMargins(5, 10, 5, 10)
 
# 将按钮添加到布局中
layout.addWidget(button)
 
# 将布局设置给窗口
window.setLayout(layout)
 
# 显示窗口
window.show()
 
# 运行应用程序
app.exec_()

这段代码演示了如何使用PyQt5创建一个简单的应用程序窗口，并在窗口中添加一个具有固定宽度和高度的按钮，同时设置了按钮的内容边距。最后，运行这个应用程序，显示出窗口和按钮。

在Python中，或(or)、与(and)和非(not)是逻辑运算符，而位运算是直接对二进制位进行的运算。逻辑运算符的优先级高于位运算。

逻辑运算的结果是布尔值（True或False），而位运算的结果是数值。

以下是一些示例：

# 逻辑运算
a = True
b = False
 
# or
result_or = a or b  # True
 
# and
result_and = a and b  # False
 
# not
result_not = not a  # False
 
# 位运算
x = 5        # 二进制表示为 101
y = 6        # 二进制表示为 110
 
# or (|)
result_or_bitwise = x | y  # 111, 十进制表示为 7
 
# and (&)
result_and_bitwise = x & y  # 100, 十进制表示为 4
 
# xor (^)
result_xor_bitwise = x ^ y  # 111, 十进制表示为 7
 
# not (~)
result_not_bitwise = ~x  # -6 二进制表示为 11111111111111111111111111111011
 
# 左移 (<<)
result_left_shift = x << 2  # 20, 二进制表示为 10100
 
# 右移 (>>)
result_right_shift = x >> 1  # 2, 二进制表示为 101

请注意，位运算符直接对内存中的数值进行操作，不涉及逻辑转换。逻辑运算符or、and和not则涉及到短路逻辑和完全的布尔表达式评估。在使用时，应根据需要选择合适的运算符。

# Python版本的简单游戏代码示例
import pygame
import sys
import random
 
# 初始化pygame
pygame.init()
 
# 设置屏幕大小
screen_width = 800
screen_height = 600
screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height))
 
# 设置游戏时钟
clock = pygame.time.Clock()
 
# 定义颜色常量
BLACK = (0, 0, 0)
WHITE = (255, 255, 255)
RED = (255, 0, 0)
 
# 定义游戏中的一个简单的'球'类
class Ball:
    def __init__(self, x, y, radius, color):
        self.x = x
        self.y = y
        self.radius = radius
        self.color = color
        self.vel_x = random.randint(1, 5)
        self.vel_y = random.randint(1, 5)
 
    def draw(self, screen):
        pygame.draw.circle(screen, self.color, (int(self.x), int(self.y)), self.radius)
 
# 创建一个球实例
ball = Ball(screen_width/2, screen_height/2, 10, WHITE)
 
# 游戏循环标志
running = True
 
# 游戏循环
while running:
    # 设置背景颜色
    screen.fill(BLACK)
 
    # 事件处理
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False
 
    # 更新球位置
    ball.x += ball.vel_x
    ball.y += ball.vel_y
 
    # 如果球碰到边界，反弹
    if ball.x > screen_width - ball.radius or ball.x < ball.radius:
        ball.vel_x = -ball.vel_x
    if ball.y > screen_height - ball.radius or ball.y < ball.radius:
        ball.vel_y = -ball.vel_y
 
    # 绘制球
    ball.draw(screen)
 
    # 更新屏幕显示
    pygame.display.flip()
 
    # 控制游戏循环的速度
    clock.tick(60)
 
# 退出游戏
pygame.quit()
sys.exit()

这段代码创建了一个简单的圆形球，它在屏幕上反弹，模拟了物理的碰撞效果。通过这个例子，开发者可以学习如何使用Python和pygame库创建简单的2D游戏。

import time
import random
from redis import Redis
 
# 连接到Redis
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 生产者：将任务推送到Redis列表中
def produce_tasks():
    for i in range(10):
        task = f"task_{i}"
        # 使用LPUSH将任务推入列表的左端
        redis_client.lpush("tasks_list", task)
        print(f"Produced: {task}")
        time.sleep(random.random())
 
# 消费者：从Redis列表中取出任务并执行
def consume_tasks():
    while True:
        # 使用BRPOP从列表的右端取出一个任务，超时设置为5秒
        task = redis_client.brpop("tasks_list", 5)
        if task:
            task_name = task[1]
            print(f"Consumed: {task_name}")
            # 这里可以添加任务处理的代码
            # handle_task(task_name)
        else:
            print("No tasks available")
 
# 启动生产者和消费者
produce_tasks()
consume_tasks()

这段代码演示了如何使用Redis的列表数据结构作为消息队列，来实现生产者和消费者模型。生产者函数produce_tasks将任务推入列表，消费者函数consume_tasks从列表中取出任务并处理。代码中使用了lpush和brpop命令，分别用于向列表左端添加元素和从列表右端取出元素并进行阻塞，从而实现了一个简单的分布式任务队列。

from pyspark import SparkContext
 
# 初始化SparkContext
sc = SparkContext("local", "App Name")
 
# 创建一个RDD
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)
 
# 执行一些计算操作
distData.map(lambda x: x ** 2).collect()  # 计算每个元素的平方

这段代码演示了如何使用PySpark库来初始化一个SparkContext，创建一个并行化的RDD（Resilient Distributed Dataset），并对其进行一些简单的转换和动作（actions），比如映射（map）和收集（collect）。这是学习PySpark的一个基本例子，展示了如何进行数据的并行处理。

import pymysql
 
# 假设db_config是包含数据库连接信息的字典
db_config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'db': 'your_dbname',
    'charset': 'utf8mb4'
}
 
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(**db_config)
try:
    # 使用with语句自动管理游标的关闭
    with connection.cursor() as cursor:
        # 准备SQL语句，注意%s占位符
        sql = "UPDATE your_table SET your_column = %s WHERE your_condition_column = %s"
        # 准备要更新的数据，这里以列表的形式给出
        data = [(new_value, condition_value) for condition_value in condition_values]
        # 执行批量更新
        cursor.executemany(sql, data)
        # 提交事务
        connection.commit()
finally:
    # 无论成功还是异常，最终都应关闭数据库连接
    connection.close()

这段代码展示了如何使用pymysql库来执行批量更新操作。它首先建立了数据库连接，然后定义了SQL语句和要更新的数据，接着使用executemany方法执行批量更新，并在操作完成后关闭数据库连接。注意，这里的new_value和condition_value应该替换为实际的值或者从某处获取这些值。

由于篇幅所限，以下仅展示如何使用Python的Django框架创建一个简单的图书管理系统的后端API部分。前端Vue和MySQL的实现将不在这里展示。

from django.urls import path
from django.conf.urls import url
from . import views
 
urlpatterns = [
    path('books/', views.BookListView.as_view()),
    path('books/<int:pk>/', views.BookDetailView.as_view()),
    url(r'^books/create/$', views.BookCreateView.as_view()),
    url(r'^books/(?P<pk>\d+)/update/$', views.BookUpdateView.as_view()),
    url(r'^books/(?P<pk>\d+)/delete/$', views.BookDeleteView.as_view()),
]

在这个例子中，我们定义了一些路由，这些路由将映射到图书的列表视图、详情视图、创建图书、更新图书和删除图书的视图函数上。这些视图函数将由Django的类视图处理，这些类视图继承自ViewSet并使用了Django REST Framework提供的序列化器。

from rest_framework import generics
from .models import Book
from .serializers import BookSerializer
 
class BookListView(generics.ListAPIView):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer
 
class BookDetailView(generics.RetrieveAPIView):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer
 
class BookCreateView(generics.CreateAPIView):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer
 
class BookUpdateView(generics.UpdateAPIView):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer
 
class BookDeleteView(generics.DestroyAPIView):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

在这个例子中，我们定义了图书的列表视图、详情视图、创建视图、更新视图和删除视图。每个视图都指定了要操作的模型类（在这个例子中是Book）和要使用的序列化器（在这个例子中是BookSerializer）。

from rest_framework import serializers
from .models import Book
 
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Book
        fields = '__all__'

在这个例子中，我们定义了图书的序列化器。序列化器指定了与模型Book相关联的字段，并且在这个例子中我们允许序列化模型的所有字段。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 
# 定义数据库连接字符串
DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{dbname}'
 
# 替换为你的数据库用户名、密码、主机、端口和数据库名称
DATABASE_URI = DATABASE_URI.format(
    username='your_username',
    password='your_password',
    host='localhost',
    port=3306,
    dbname='your_dbname'
)
 
# 创建数据库引擎
engine = create_engine(DATABASE_URI)
Session = sessionmaker(bind=engine)
 
# 创建会话
session = Session()
 
# 增加记录
new_record = Record(name='New Record', value=1)
session.add(new_record)
session.commit()
 
# 查询记录
records = session.query(Record).all()
 
# 修改记录
record = session.query(Record).filter_by(id=1).first()
record.name = 'Updated Record'
session.commit()
 
# 删除记录
session.delete(record)
session.commit()
 
# 关闭会话
session.close()

在这个例子中，我们首先定义了数据库的连接字符串，并替换了占位符为实际的数据库连接信息。然后，我们使用create_engine函数创建了数据库引擎，并使用sessionmaker创建了会话类。通过会话对象，我们可以执行增加、查询、修改和删除操作。最后，我们关闭了会话对象。这个例子展示了如何使用SQLAlchemy来连接MySQL数据库并执行基本的SQL操作。